## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 14, No. 3, Mei 2024, pp. 150 – 233 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## MENGANALISIS RESPONS NETIZEN TWITTER TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS MENERAPKAN NLP METODE NAÏVE BAYES
Farkhan Nuruz Zaman 1* , Mohamad Agung Fadhilah 2 , Masy Ari Ulinuha 3 , Khothibul Umam 4
1,2,3,4 Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Walisongo Semarang *2108096025@student.walisongo.ac.id

## Abstrak
Pada era digital saat ini, analisis sentimen telah menjadi topik yang semakin penting dalam memahami opini dan persepsi masyarakat terhadap berbagai produk, layanan, atau peristiwa. Dalam konteks ini, kami menyelidiki reaksi netizen terhadap Program Makan Siang Gratis pada Platform X menggunakan metode klasifikasi berbasis teks. Kami  mengumpulkan  sampel  data  sebanyak  557  dari  Platform  X  dan  melakukan proses preprocessing untuk membersihkan teks dari informasi yang tidak diperlukan. Selanjutnya,  kami  menerapkan  Naive  Bayes  Classifier  untuk  mengklasifikasikan sentimen dalam data tersebut menjadi kategori positif, negatif, atau netral. Evaluasi dilakukan dengan memeriksa akurasi model dan analisis lebih lanjut menggunakan matrik evaluasi lainnya seperti precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana masyarakat merespons program  makan  siang  gratis  dan  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi pengambilan keputusan lebih lanjut terkait program tersebut.
Kata Kunci: Analisis sentimen, Reaksi netizen, Program Makan Siang Gratis, Plat- form X, Klasifikasi Naive Bayes

## Abstract
In the current digital era, sentiment analysis has become an increasingly important topic  in  understanding  public  opinions  and  perceptions  towards  various  products, services, or events. In this  context, we investigated netizens' reactions to the Free Lunch Program on Platform X using text-based classification methods. We collected a sample of 557 data points from Platform X and conducted preprocessing to clean the  text  from  irrelevant  information.  Subsequently,  we  applied  Naive  Bayes Classifier  to  classify  sentiment  in  the  data  into  positive,  negative,  or  neutral categories. Evaluation was conducted by examining the model's accuracy and further analysis using other evaluation metrics such as precision, recall, and F1-score. The results of this study provide a better understanding of how the public responds to the Free  Lunch  Program  and  offer  valuable  insights  for  further  decision-making regarding the program.
Keywords: Sentiment Analysis, Netizens' Reactions, Free Lunch Program, Platform X, Naive Bayes Classification
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam

## 1. PENDAHULUAN
Program  makan  siang  gratis  adalah salah  satu  program  yang memberikan  makan siang dan susu gratis di sekolah dan pesantren serta  bantuan  gizi  untuk  anak  balita  dan  ibu hamil.  Setiap  hari, siswa  prasekolah,  sekolah dasar  (SD),  sekolah  menengah  pertama (SMP),  sekolah  menengah  atas  (SMA),  dan pesantren akan menerima makan siang secara cuma-cuma. Tujuan dari program makan siang gratis ini akan dijabarkan ke dalam indikator pencapaian.  Sementara  upaya  mengatasi stunting  dengan  program  ini  dianggap terlambat, memberikan susu gratis kepada ibu hamil dianggap lebih relevan dalam menangani  masalah  stunting.  Berdasarkan pengalaman  dari  banyak  negara,  program makan siang gratis memiliki efek positif yang bervariasi.  Ini  termasuk  peningkatan  asupan gizi anak, peningkatan partisipasi sekolah, dan peningkatan  karakter  siswa  serta  membantu ekonomi keluarga hingga nasional (Prasetyantoko, 2024). Pembahasan program tersebut mendapatkan berbagai respons netizen
(pengguna)  dari  salah  satunya  pengguna media  platform  X.  Platform-platform  online memegang  peranan  yang  sangat  penting dalam menjangkau dan menyebarkan informasi berbagai program sosial. Tak hanya itu, platform-platform ini juga menjadi wadah utama  bagi  diskusi  publik  dan  memberikan ruang  bagi  pengguna  untuk  memberikan tanggapan mereka terhadap program tersebut. dalam tahun pemilu terdapat banyak pendapat mengenai  program  kerja    yang  diusung  para calon presiden dan calon wakil presiden yaitu program kerja dari salah satu pasangan calon mengenai program makan siang gratis.
Salah  satu  tantangan  yang  dihadapi dalam mengevaluasi efektivitas dan penerimaan  program  semacam  itu  adalah melalui  analisis  reaksi  netizen  di  platform- platform  media  sosial.  Dalam  konteks  ini mengginakan  teknik  Pemrosesan  Bahasa Alami  (Natural  Language  Processing/NLP). Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah penggunaan pengetahuan komputer, terutama dalam bidang linguistik komputasional, untuk mempelajari bagaimana komputer berinteraksi  dengan  bahasa  manusia  secara alami  (Ratnawati,  2018).  Salah  satu  metode
yang  telah  terbukti  efektif  adalah  metode klasifikasi  sentimen,  di  mana  metode  Naive Bayes  adalah  salah  satu  pendekatan  yang umum digunakan.
Metode  Naive  Bayes  adalah  salah  satu algoritma  pembelajaran  induktif  yang  paling efektif dan efisien untuk machine learning dan data  mining  (Andika,  2019).  Dalam  konteks ini,  metode  Naive  Bayes  dapat  diterapkan untuk  mengklasifikasikan  reaksi  netizen terhadap program makan siang gratis menjadi kategori  positif,  negatif,  atau  netral.  Analisis ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan yang  lebih  mendalam  mengenai  bagaimana program  ini  diterima  oleh  masyarakat  secara umum, serta dapat memberikan masukan bagi pembuat kebijakan dalam merancang program-program  sosial  di  masa  yang  akan datang. Oleh karena itu, kami akan mengeksplorasi  penerapan  metode  Naive Bayes  dalam    menganalisis  reaksi  netizen terhadap  program  makan  siang  gratis  pada platform X menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami  ( Natural  Language  Processing /NLP) dengan metode Naïve Bayes.
2. METODE PENELITIAN (11 pt, bold)

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui proses crawling menggunakan bahasa pemrograman Python, Crawler adalah
perangkat  yang  digunakan  untuk  menyusun dan  menarik  konten  dari  internet,  kemudian menyimpannya  ke  dalam  basis  data  mesin pencari (Coletta, 2014). yang memungkinkan pengambilan data dari platform media sosial X atau Twitter secara otomatis. Fokus utama dari pengumpulan data adalah pada reaksi netizen terhadap  program  makan  siang  gratis  yang sedang berlangsung menggunakan kata kunci “program makan siang gratis lang:id”. Melalui proses crawling, teks-teks yang terkait dengan program makan siang gratis akan diambil dari tweet  dan  komentar  yang  ada  di  platform  X. Data  yang  terkumpul  kemudian  digunakan sebagai  sampel  untuk  analisis  sentimen menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Dengan demikian,  pengumpulan  data  merupakan langkah  awal  yang  krusial  dalam  memahami reaksi  dan  pandangan  netizen  terhadap program  makan  siang  gratis  ini.  Data  yang
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
terkumpul  akan  menjadi  dasar  untuk  analisis selanjutnya  yang akan  memberikan  wawasan mendalam  tentang  bagaimana  program  ini diterima  dan  dipandang  oleh  masyarakat secara keseluruhan.
Gambar. 1.  Sampel data.
Dari  Gambar  1,  dapat  diamati  bahwa sampel  data  yang  diambil  dari  Platform  X terdiri  dari  557  data.  Langkah  selanjutnya yang  dilakukan  adalah  proses  preprocessing guna  membersihkan  data  dari  teks-teks  yang tidak  diperlukan.  Proses  preprocessing  ini bertujuan  untuk  menyiapkan  data  agar  siap untuk  analisis  lebih  lanjut  menggunakan metode  Naive  Bayes  atau  metode  lainnya dalam  analisis  sentimen.  Langkah-langkah dalam preprocessing meliputi cleaning casing, tokenisasi  untuk  memisahkan  teks  menjadi kata-kata  individual,  pembersihan  teks  untuk menghilangkan  karakter  khusus  dan  tanda baca, penghapusan stopwords untuk menghilangkan  kata-kata  umum  yang  tidak memberikan banyak informasi, dan dapat juga dilakukan  stemming  atau  lemmatisasi  untuk mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya. Contoh  implementasi  proses  preprocessing dalam Python dapat dilihat di bawah. Setelah proses  preprocessing  selesai,  data  telah dibersihkan dan disiapkan untuk tahap analisis sentimen selanjutnya.

## 2.2 Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing, data mentah yang  telah  dikumpulkan  akan  disaring  dan dibersihkan  agar  dapat  digunakan  untuk analisis  atau  pemrosesan  lebih  lanjut. Tujuannya  adalah  untuk  membersihkan, mengorganisir, dan mempersiapkan data agar lebih  mudah  dipahami  dan  diproses  oleh algoritma  atau  model  yang  akan  digunakan. Metode  pembersihan  data  yang  dilakukan meliputi beberapa langkah antara lain :
a) Cleaning
Proses  Cleaning  adalah  proses
membersihkan data dari elemen-elemen yang  tidak  relevan  atau  mengganggu, seperti  karakter  khusus,  tanda  baca, emoji,  URL  atau  noise  yang  tidak diinginkan.
Gambar. 2.  Hasil Cleaning.
Pada  gambar  2,  adalah  gambaran proses  cleaning  yang  telah  dilakukan, terlihat perbedaan pada kolom
‘full_text’ dan kolon ‘cleaning’ dimana proses cleaning berhasil menghilangkan emoji, tanda baca, tweet, hashtag, dll.
b) Tokenization dan Case Folding
Tokenisasi  (tokenization)  adalah proses  membagi  teks  atau  kalimat menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut sebagai token. Token bisa berupa kata, frasa, atau simbol tertentu seperti  tanda  baca.  Sedangkan  Case folding,  adalah  proses  mengonversi semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil atau huruf besar, tergantung pada kebutuhan tertentu.
Gambar. 3.  Hasil Tokenization dan Case Folding.
c) Normalized
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
Normalization adalah proses mengubah  atau  menyesuaikan  data menjadi  bentuk  standar  atau  bentuk yang seragam. Tujuannya adalah untuk mengurangi  variasi  dan  meningkatkan konsistensi dalam data, sehingga memudahkan  perbandingan,  analisis, atau  penggunaan  data  dalam  berbagai konteks.
Gambar. 4.  Hasil Normalized.
d) Filtering/ Stopword Removal
Filtering/Stopword removal adalah proses  menghilangkan  kata-kata  yang umum  dan  tidak  memberikan  makna yang signifikan dalam analisis teks dari suatu  dataset.  Kata-kata  semacam  itu disebut  sebagai  stopword.  Stopwords biasanya  terdiri  dari  kata-kata  umum seperti  "dan",  "atau",  "yang",  "di", "dari", dan sebagainya, tergantung pada bahasa dan konteks data.
Gambar. 5.  Hasil Filtering/Stopword removal.
e) Stemming
Stemming  adalah  proses  dalam pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengonversi kata-kata ke bentuk dasar atau bentuk kata dasar mereka, yang disebut sebagai kata dasar (stem). Tujuannya adalah untuk mengurangi  kata-kata  ke  bentuk  yang lebih  sederhana  dan  seragam  sehingga kata-kata dengan akar yang sama dapat dianggap  sama,  meskipun  mereka mungkin memiliki bentuk yang berbeda.
Gambar. 6.  Hasil Stemming.

## 2.3 Visualisasi Kata
Visualisasi  kata  yang  sering  muncul, atau yang sering disebut sebagai "word cloud," adalah representasi visual dari frekuensi kata dalam suatu teks  atau  kumpulan  teks.  Dalam visualisasi  ini,  kata-kata  yang  paling  sering muncul ditampilkan dengan ukuran yang lebih besar, sementara kata-kata yang muncul lebih jarang akan ditampilkan dengan ukuran yang lebih kecil.
Gambar. 7.  Visualisasi Kata.
2.4 Naïve Bayes Classifier (Labelling)
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
salah satu metode klasifikasi yang ada dalam bidang  pengolahan  data.  Dipopulerkan  oleh ilmuwan  Inggris  bernama  Thomas  Bayes, Dalam  implementasinya,  Teorema  Bayes dikombinasikan  dengan  asumsi  Naïve,  di mana diasumsikan bahwa setiap atribut dalam data diperlakukan secara independen. Klasifikasi  Naive  Bayes  bekerja  dengan mengasumsikan  bahwa  keberadaan  atau ketiadaan suatu fitur dalam sebuah kelas tidak berkorelasi  dengan  keberadaan  fitur  lain dalam kelas yang berbeda (Alita, 2021).
Dalam  konteks  ini,  Naïve  Bayes
Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan  reaksi  netizen  menjadi kategori positif, negatif, atau netral berdasarkan teks yang mereka tulis. Algoritma ini  menggunakan  metode  pembelajaran supervisi, di mana model dilatih menggunakan data  yang  telah  dilabeli  sebelumnya  untuk mengidentifikasi  pola  dan  tren  dalam  teks yang dapat menentukan sentimen.
Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier dalam  penelitian  ini  melibatkan  langkah- langkah  seperti  pembagian  data  menjadi  set pelatihan dan set pengujian, ekstraksi fitur dari teks,  pelatihan  model  menggunakan  set pelatihan,  dan  evaluasi  kinerja  model menggunakan set pengujian.

## 2.5 Evaluasi Hasil
Untuk  mengevaluasi  hasil  dari  model Naive  Bayes  Classifier  dalam  analisis sentimen  terhadap  Program  Makan  Siang Gratis pada Platform X, menggunakan metrik akurasi. Akurasi dihitung dengan membandingkan label sentimen yang diprediksi  oleh  model  dengan  label  yang sebenarnya  pada  data  training.  Hasil  akurasi memberikan  gambaran  tentang  seberapa sering  model  berhasil  mengklasifikasikan sentimen  dengan  benar.  Semakin  tinggi  nilai akurasi, semakin baik performa model dalam melakukan  klasifikasi.  Dengan  demikian, hasil  akurasi  memberikan  pemahaman  awal tentang  seberapa  baik  model  Naive  Bayes Classifier dapat memahami dan menganalisis reaksi netizen terhadap Program Makan Siang Gratis.  Namun,  untuk  evaluasi  yang  lebih komprehensif,  kami  juga  akan  memeriksa metrik  evaluasi  lainnya  seperti  precision, recall, dan F1-score.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset pada penelitian ini menggunakan  format  csv  yang  dikumpulkan dari  Twitter  dengan  metode  Crawling  dari media sosial Twitter. Data yang diambil hanya tweet  dalam  bahasa  Indonesia,  yaitu  tweet dengan  kata  kunci  makan  siang  gratis.  Data diambil  secara  acak  baik  dari  user  biasa ataupun media online di Twitter. Dataset yang digunakan sebanyak 557 Tweet.
a. Klasifikasi  analisis  data  berdasarkan
polaritas Kemudian langkah selanjutnya adalah klasifikasi analisis data
berdasarkan  polaritas  mengacu  pada pengelompokan  data  ke  dalam  kategori sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau  netral,  berdasarkan  pada  ekspresi atau  konten  teksnya.  Dalam  konteks analisis sentimen, pengklasifikasian berdasarkan polaritas ini bertujuan untuk memahami dan menggolongkan sentimen  atau  opini  yang  terkandung dalam  data,  seperti  reaksi  netizen terhadap  Program  Makan  Siang  Gratis. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode algoritma machine  learning  Naive  Bayes,  dalam implementasi  Naive  Bayes,  misalnya, model  akan  mempelajari  pola-pola  dari data  latih  yang  telah  diberi  label  untuk kemudian mengklasifikasikan data uji ke dalam kategori sentimen yang sesuai.
Hasil  dari  klasifikasi  analisis  data berdasarkan polaritas memberikan pemahaman  tentang  sentimen  di  dalam dataset,  seberapa  sering  suatu  sentimen tertentu muncul, dan bagaimana persebarannya dalam konteks yang lebih luas.  Dengan  demikian,  hal  ini  dapat membantu pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan atau tindakan yang sesuai, berdasarkan pada pandangan dan opini yang terungkap dalam data tersebut. Berikut hasilnya:
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
Gambar. 8.  Data labelling.
Gambar. 9.  Grafik labelling data.
Setelah melakukan labelling diperoleh data positif sebanyak 480, data negatif 41, dan data netral 9. Tujuan dari proses  labelling  data  adalah  untuk memberikan label atau klasifikasi kepada setiap  data  berdasarkan  informasi  atau kata  yang  relevan.  Dalam  konteks analisis sentimen, labelling data bertujuan untuk mengidentifikasi apakah suatu  teks  atau  komentar  memiliki sentimen positif, negatif, atau netral.
Labelling  data  penting  karena merupakan dasar bagi pembuatan model dalam  mempelajari  pola-pola  yang  ada dalam data tersebut. Dengan memberikan label  pada  data,  model  dapat  belajar untuk  mengenali  pola-pola  tersebut  dan melakukan prediksi pada data baru yang belum diberi label.
b. Splitting data Splitting data adalah proses membagi dataset menjadi dua atau lebih subset yang saling terpisah. Tujuan utama dari splitting data adalah untuk
menggunakan  satu  subset  data  sebagai data  pelatihan  (training  data)  untuk melatih  model  atau  algoritma,  dan menggunakan subset yang tersisa sebagai data pengujian (test data) untuk menguji kinerja  model  tersebut.  Pada  jenis pembagian menggunakan: Training-Test  Split:  Dataset  dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan  data  pengujian.  Biasanya,  sebagian besar data (misalnya 70-80%) dialokasikan  sebagai  data  pelatihan, sedangkan  sisanya  digunakan  sebagai data pengujian. Pada  splitting  data  ini  mengambil data  pelatihan  sebesar  80%  dan  data pengujian  sebesar  20%  dengan  jumlah total  data  530  data,  data  tersebut  hasil penghapusan  data  kosong  yang  telah diproses dari data preprocessing 557.
Gambar. 10.  Jumlah data uji dan latih.
Melakukan  evaluasi  kinerja  model menggunakan  data  uji  (test  data) ,  yang merupakan data yang tidak pernah dilihat oleh  model  selama  proses  pelatihan.  Ini memungkinkan  kita  untuk  mengukur seberapa  baik model dapat  memprediksi data  baru  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Dari evaluasi menghasilkan nilai  accuracy  87%  untuk  sentimen negatif  mendapatkan  hasil  precision 98%,  recall  0%,  fl-score  0%.  Untuk sentimen  netral  mendapatkan  hasil precision  0%,  recall  0%,  fl-score  0%. Untuk  sentimen  positif  mendapatkan hasil precision 87%, recall 100%, fl-score 93%.
Gambar. 11.  Hasil Pengujian.
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
Melakukan  evaluasi  kinerja  model menggunakan  data  pelatihan  (training data) ,  yang  merupakan  data  yang digunakan  untuk  melatih  model.  Ini memungkinkan  kita  untuk  memeriksa seberapa  baik  model  telah  belajar  dari data yang ada. Dari evaluasi menghasilkan nilai accuracy 96%, untuk sentimen  negatif  mendapatkan  hasil precision  100%,  recall  67%,  fl-score 80%. Untuk sentimen netral mendapatkan hasil precision 100%, recall
17%,  fl-score  29%.  Untuk  sentimen positif mendapatkan hasil precision 96%, recall 100%, fl-score 98%.
Gambar. 12.  Hasil Pelatihan.
Gambar. 13.  Visualisasi Hasil Pelatihan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data Twitter  dengan  topik  program  makan  siang gratis.  Pengolahan  data  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  komentar  netizen pengguna Twitter. Proses yang telah dilakukan  pada  dataset  sebanyak  557  tweets dari  Twitter  untuk  mengetahui  bagaimana komentar  netizen  terhadap  program  makan siang  gratis  dari  salah  satu  paslon  capres capres  cawapres.  Setelah  melalui  tahapan
cleansing dan preprocessing data yang sudah bersih  tetap  sebanyak  557  data.  Tahap pelabelan  secara  otomatis  menggunakan library  textblob  dan  nltk  python.  Dari  hasil evaluasi  pelatihan  dan  pengujian,  kita  dapat menyimpulkan  bahwa  model  cenderung memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  pada  data pelatihan daripada pada data uji. Ada indikasi adanya  overfitting  pada  data  pelatihan, terutama  dalam  klasifikasi  sentimen  negatif dan  netral.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan penyesuaian  dan  peningkatan  pada  model untuk meningkatkan kinerjanya pada data uji dan  mengurangi  overfitting  pada  data pelatihan.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Alita, D., Sari, I., Isnain, A. R., & Styawati, S. (2021). Penerapan Naïve Bayes Classifier Untuk Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 17-23. Andika,  L.  A.,  Azizah,  P.  A.  N.,  & Respatiwulan,  R.  (2019).  Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia  2019  pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier. Indonesian Journal of Applied Statistics, 2(1), 34-41. Coletta, L. F., da Silva, N. F., Hruschka, E. R., &  Hruschka,  E.  R.  (2014,  October). Combining classification and clustering for  tweet  sentiment  analysis.  In  2014 Brazilian  conference  on  intelligent systems (pp. 210-215). IEEE.
Darwis,  D.,  Siskawati,  N.,  &  Abidin,  Z.
(2021).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data  Twitter  Bmkg  Nasional.  Jurnal Tekno Kompak, 15(1), 131-145.
Fitriani,  F.,  Utami,  E.,  &  Hartanto,  A.  D.
(2022).  Analisis  Sentimen  Masyarakat
Terhadap  Pelaksanaan  P3K  Guru Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan Decision Tree. TEKNIMEDIA: Teknologi  Informasi  Dan  Multimedia, 3(1), 23-30.
Perdana,  A.,  Hermawan,  A.,  &  Avianto,  D.
(2022). Analisis Sentimen Terhadap Isu
Farkhan Nuruz Zaman, Mohamad Agung Fadhilah, Masy Ari Ulinuha, Khothibul Umam
Penundaan Pemilu di Twitter
Menggunakan  Naive  Bayes  Clasifier. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 11(2), 195-200.
Pintoko, B. M., & Lhaksmana, K. M. (2018).
Analisis  Sentimen  Jasa  Transportasi Online  pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. eProceedings of Engineering, 5(3).
PRASETYANTOKO,  A.  (2024,  12  Maret). Makan  Siang  Gratis  dan  Beban  Fiskal. https://www.kompas.id/baca/opini/202 4/03/11/makan-siang-gratis-dan-beban- fiskal
Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma
Naive Bayes Terhadap Analisis
Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter.
INOVTEK Polbeng-Seri Informatika, 3 (1), 50.
Rustiana,  D.,  &  Rahayu,  N.  (2017).  Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro Dan Ilmu Komputer, 8(1), 113-120.